FootfallCam 애플리케이션
AI 워크플로 자동화로 비즈니스에 적합한 애플리케이션 선택
“최대 판매 잠재력을 지닌 새 매장을 열기 위한 이상적인 위치를 결정합니다.”
비즈니스 과제
운영 관리자는 특정 위치의 고객 수와 판매 잠재력에 대한 제한된 가시성으로 인해 매장을 열거나 닫는 결정을 내리는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다.
해법
FootfallCam AI는 내장된 인구 통계 데이터를 활용하여 집수 지역 통찰력을 제공하므로 운영 관리자는 직관에만 의존하는 대신 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다.
"매장을 최대 판매 잠재력으로 이끌 달성 가능한 판매 목표를 정의합니다."
비즈니스 과제
혼합된 매장 성과 영역에서 영업 관리자는 특정 매장의 잠재력을 최대한 활용하는 데 어려움을 겪습니다. 그들은 정점에 도달했는지, 아니면 더 이상의 잠재력이 아직 개발되지 않은 상태인지 궁금해합니다.
해법
각 소매점은 독특합니다. FootfallCam AI는 공유 특성을 기반으로 매장을 지능적으로 분류하고, 각 클러스터 내에서 성능을 벤치마킹하고, 달성 가능한 목표 세트를 추천하여 개별 매장의 판매 목표를 최적화합니다.
“가장 높은 ROI를 달성하기 위해 가장 효과적인 마케팅 지출 할당을 파악하는 것입니다.”
비즈니스 과제
마케팅 관리자가 각 이벤트에 대한 지출, 방문객 수, 판매를 효과적으로 추적하기 위해 다양한 소스의 데이터를 저글링할 때 문제가 발생합니다.
해법
FootfallCam AI는 빅 데이터 및 AI 기반 시장 인텔리전스를 활용하여 과거 캠페인을 기반으로 리프트율을 예측하고 정량화합니다. 지속적으로 학습하고 이벤트 효과를 평가하며 미래 결과를 지능적으로 예측합니다.
"현재 직원 급여 지출을 유지하면서 생산성과 생산량을 늘리는 것입니다."
비즈니스 과제
매장 관리자는 과거 및 예상 방문객 수 데이터에 대한 액세스가 부족하여 정보가 없는 직원 명단을 추측만으로 계획하게 되므로 어려움에 직면합니다.
해법
FootfallCam AI는 과거 발자국 및 날씨와 같은 다양한 데이터 세트를 통해 최적의 인력 수준을 권장합니다. 이상적인 직원 수를 결정하기 위해 AI 권장 사항을 채택함으로써 소매점은 불필요한 인건비 낭비를 피하는 동시에 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.
AI 기능
스마트 스토어 프로파일링
클러스터링 방법을 사용하여 공통적인 특징과 특성을 기반으로 매장을 지능적으로 분류하면 고객이 패턴을 발견하고 개별 매장에 대해 배우고 각 시장 부문에 더 나은 전략 계획을 맞춤화할 수 있습니다.
- 발걸음 잠재력
- 쇼룸위치
- 인구통계 선호도
- 판매 실적
더 나은 계획을 위한 예측 분석
AI 예측 모델링은 과거의 다양한 데이터 세트(판매, 매장, 직원, 날씨, 인구 통계 등)를 활용하여 미래의 데이터 패턴과 추세를 정확하게 예측하여 고객의 고급 계획 및 의사 결정을 지원합니다.
- 발자국 예측
- 직원 할당 계획
- 마케팅 효과
- 운영시간 최적화
즉각적인 수정을 위한 자동 경고
FootfallCam AI는 규칙 엔진을 갖추고 있어 고객이 맞춤형 비즈니스 규칙을 생성하고 "규칙 기반" 및 "AI 트리거" 경고를 트리거하여 즉각적인 조치 및 SLA 충족을 위한 현장 결정을 보장합니다.
- 과밀 알림
- 계산대 개폐
- 청소 작업 경고
AI 기반 데이터 모델링
기존 데이터 세트를 활용하고 고객 세그먼트별 AI 데이터 모델링을 채택함으로써 기업은 발걸음, 판매 및 고객 행동에 대한 다양한 접점 및 전략의 영향을 분석할 수 있습니다. 이를 통해 최적화된 리소스 할당 및 예산 편성을 촉진하여 보다 목표가 분명한 비즈니스 이니셔티브 및 워크플로우 최적화로 이어집니다.
- 스마트 점유 모델링
- 마케팅 믹스 모델링
"FootfallCam AI를 활용하여 지능형 프로파일링, 자동 경고 및 AI 권장 조치로 작업 워크플로를 혁신할 수 있습니다."
과제: AI 없이 수집된 데이터에만 의존하면 통찰력과 분석 기능이 제한되어 의사 결정을 방해하고 더 나은 전략 계획 및 최적화를 위한 예측 및 규범 분석을 놓치게 됩니다.
FootfallCam 사용: AI 기반 분석을 통해 기업은 워크플로우에 대한 지능형 비즈니스 메트릭으로 비즈니스 규칙을 사용자 정의하여 SLA 개선을 위한 실행 가능한 통찰력을 제공할 수 있습니다.